[发明专利]钢轨外观状态的多偏振光点云数据融合方法及装置

权利要求书

1.一种钢轨外观状态的多偏振光点云数据融合方法，其特征在于，包括：

将读取的偏振相机数据合并为钢轨廓形数据；

根据轨顶点坐标和轨距点坐标将钢轨廓形数据分为多个区域；

对多个区域的钢轨廓形数据利用随机采样一致性RANSAC算法进行拟合，获得多个区域的拟合曲线；

将多个区域的拟合曲线进行曲线融合，获得最佳钢轨廓形拟合曲线；

利用最佳钢轨廓形拟合曲线进行钢轨轮廓测量。

2.如权利要求1所述的钢轨外观状态的多偏振光点云数据融合方法，其特征在于，所述偏振相机数据包括四向偏振分量图像、线偏振角度图像、线偏振度图像和斯托克斯参量图像；

将读取的偏振相机数据合并为钢轨廓形数据，包括：

分别计算四向偏振分量图像、线偏振角度图像、线偏振度图像和斯托克斯参量图像对应的光条中心；

根据对应的光条中心计算得到对应的廓形偏振点云数据；

将对应的廓形偏振点云数据按照点云坐标排列合并为一个钢轨廓形数据。

3.如权利要求1所述的钢轨外观状态的多偏振光点云数据融合方法，其特征在于，按照如下公式将读取的偏振相机数据合并为钢轨廓形数据：

P＝∪(P₀,P₄₅,P₉₀,P₁₃₅,P_AoP,P_DoP,S′₀,S′₁,S′₂)；

其中，P表示钢轨廓形数据；∪(·)表示点云坐标数据合并操作；P₀表示偏振方向为0°的偏振分量图像I₀对应的廓形偏振点云数据；P₄₅表示偏振方向为45°的偏振分量图像I₄₅对应的廓形偏振点云数据；P₉₀表示偏振方向为90°的偏振分量图像I₉₀对应的廓形偏振点云数据；P₁₃₅表示偏振方向为135°的偏振分量图像I₁₃₅对应的廓形偏振点云数据；P_AoP表示线偏振角度图像I_AoP对应的廓形偏振点云数据；P_DoP表示线偏振度图像I_DoP对应的廓形偏振点云数据；S′₀表示斯托克斯参量图像的第一分量图像S₀对应的廓形偏振点云数据；S′₁表示斯托克斯参量图像的第二分量图像S₁对应的廓形偏振点云数据；S′₂表示斯托克斯参量图像的第三分量图像S₂对应的廓形偏振点云数据。

4.如权利要求1所述的钢轨外观状态的多偏振光点云数据融合方法，其特征在于，按照如下公式根据轨顶点坐标和轨距点坐标将钢轨廓形数据分为多个区域：

其中，P_t,分别表示划分的5个区域的钢轨廓形数据；segment(·)表示区域分割操作；P表示钢轨廓形数据；T_x,y表示轨顶点坐标；G_x,y表示轨距点坐标。

5.如权利要求1所述的钢轨外观状态的多偏振光点云数据融合方法，其特征在于，按照如下公式对多个区域的钢轨廓形数据利用随机采样一致性RANSAC算法进行拟合，获得多个区域的拟合曲线：

其中，C_t,分别表示划分的5个区域的RANSAC拟合多项式曲线；ξ_t,分别表示划分的5个区域的内点阈值；m_t,分别表示划分的5个区域的采样迭代次数；n_t,分别表示划分的5个区域的最佳多项式拟合幂次。